LIANA+ 是一個(gè)可擴(kuò)展的框架，能夠根據(jù)需要對(duì)現(xiàn)有方法和知識(shí)進(jìn)行調(diào)整和拓展，以研究單細(xì)胞、空間分辨率以及多模態(tài)組學(xué)數(shù)據(jù)中的細(xì)胞間通訊。它是 scverse 生態(tài)系統(tǒng)的一部分...
發(fā)簡信
IP屬地：上海
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liana+ | 整合多種細(xì)胞通訊方法和數(shù)據(jù)庫，這樣的軟件確實(shí)好用 -
scdiffeq | 建模多時(shí)間點(diǎn)單細(xì)胞數(shù)據(jù)的發(fā)育軌跡單細(xì)胞測序技術(shù)通過捕獲單個(gè)細(xì)胞的瞬時(shí)分子圖譜，為重建動(dòng)態(tài)生物學(xué)過程提供了可能。在發(fā)育和疾病過程中，細(xì)胞命運(yùn)決定是由確定性調(diào)控事件和隨機(jī)性調(diào)控事件之間復(fù)雜的平衡所協(xié)調(diào)的。漂移-...
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anndata2ri | seurat與scanpy對(duì)象轉(zhuǎn)換的萬能鑰匙單細(xì)胞數(shù)據(jù)分析經(jīng)常需要在R與python之間切換，前面介紹過不少工具可以用來將seurat與scanpy對(duì)象互轉(zhuǎn)。雖然這些工具也可以轉(zhuǎn)換格式，但跟今天介紹的工具比起來還是遜色...
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你的打工龍蝦上線了么？最近這段時(shí)間“養(yǎng)龍蝦”很火，聽說龍蝦可以接管一切，可以幫忙干活，聊聊天就把活干了，這誰能忍住不嘗試一下。不過，聽說好像龍蝦并不好安裝，對(duì)初學(xué)者并不友好，因此有人提供付費(fèi)安裝服...
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腳本的關(guān)鍵詞應(yīng)該這么獲取
有些帖子里面預(yù)留了腳本的獲取方式，在后臺(tái)回復(fù)對(duì)應(yīng)的關(guān)鍵詞即可獲取，而相應(yīng)的關(guān)鍵詞也在內(nèi)容里面，大部分讀者都可以得到關(guān)鍵詞，但還是有些粉絲不清楚，這里統(tǒng)一說明下。 比如在下面的...
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moscot | scanpy團(tuán)隊(duì)再發(fā)力，解決多時(shí)間點(diǎn)和空間限制下的細(xì)胞軌跡推斷單細(xì)胞基因組技術(shù)能夠?qū)缭綍r(shí)間和空間維度的數(shù)百萬個(gè)細(xì)胞進(jìn)行多模態(tài)分析。然而，實(shí)驗(yàn)限制阻礙了對(duì)細(xì)胞在其天然時(shí)間動(dòng)態(tài)和空間組織生態(tài)位中的全面測量。最優(yōu)傳輸 (Optimal tr...
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LEMUR | 多條件單細(xì)胞數(shù)據(jù)的cluster-free更精細(xì)差異基因分析在異質(zhì)性組織中識(shí)別不同條件下的基因表達(dá)差異是一項(xiàng)基礎(chǔ)的生物學(xué)任務(wù)，多條件RNA-seq技術(shù)使這一任務(wù)成為可能。當(dāng)前的數(shù)據(jù)分析方法將組成細(xì)胞劃分為代表細(xì)胞類型的聚類，但這種離散...
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scverse | 單細(xì)胞組學(xué)分析工具任意選，不容錯(cuò)過的python生態(tài)社區(qū)scverse是一個(gè)更廣泛的軟件包生態(tài)系統(tǒng)，建立在scverse核心軟件包的基礎(chǔ)上。這些工具實(shí)現(xiàn)了模型和分析方法，以解決空間組學(xué)、調(diào)控基因組學(xué)、軌跡推斷、可視化等方面的問題。...
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easySCFr | 一行代碼讀取空間轉(zhuǎn)錄組h5為seurat對(duì)象前面一篇分享了一個(gè)讀取單細(xì)胞數(shù)據(jù)的工具，有人提到空間轉(zhuǎn)錄組是否可用。那么，今天就來分享一個(gè)可以快速讀取空間轉(zhuǎn)錄組h5文件為seurat對(duì)象的工具，過程也是相當(dāng)簡單。 將h5文...
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anndataR | 一行代碼讀取h5ad為seurat對(duì)象軟件的專業(yè)性最直接的體現(xiàn)方式就是使用起來是否簡單高效。單細(xì)胞數(shù)據(jù)分析多了就會(huì)遇到一個(gè)問題，需要在R與python之間切換，而兩種語言常用的保存格式卻不一樣，讀寫起來就顯得不是...
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squidpy | 空間轉(zhuǎn)錄組分析軟件，scanpy團(tuán)隊(duì)出品Squidpy讓空間基因表達(dá)與組織影像在同一套Python對(duì)象里互操作，提供從建圖、統(tǒng)計(jì)、特征提取、交互式可視化到細(xì)胞通訊的端到端工作流。核心功能可概括為一個(gè)框架、兩類數(shù)據(jù)、...
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從實(shí)現(xiàn)層詳解scVelo的moments步驟讓過程透明化
moments步驟的目的是計(jì)算Ms、Mu，也就是對(duì)每個(gè)細(xì)胞中各基因的spliced、unspliced根據(jù)鄰域圖求均值，即細(xì)胞里的spliced/unspliced會(huì)替換為其...
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讓bam滿足velocyto的特別要求
RNA velocity基于細(xì)胞中spliced和unspliced的mRNA比例，來計(jì)算基因表達(dá)變化的速率，以此來預(yù)測細(xì)胞的發(fā)育軌跡。由于基于mRNA的剪切信息，所以分析前...
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美化fgsea的GSEA分析結(jié)果fgsea包做GSEA分析很好用，奈何結(jié)果可視化真的有些潦草。既然，自帶的可視化不好看，那就借助其他包來展示吧，比如enrichplot、GseaVis兩個(gè)包的GSEA可視化...
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STAMP空間模式算法用在scRNA數(shù)據(jù)會(huì)怎樣STAMP (Spatial Transcriptomics Analysis with topic Modeling to uncover spatial Patterns...
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Cell2Sentence大語言模型注釋scRNA細(xì)胞類型門檻有點(diǎn)高耶魯大學(xué)和Google的團(tuán)隊(duì)推出的大語言模型C2S-Scale (Cell2Sentence)，模型參數(shù)規(guī)模擴(kuò)展至 270 億個(gè)，能夠顯著提升其預(yù)測和生成能力，并為需要在多細(xì)...
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大型患者隊(duì)列中分析分泌蛋白的臨床相關(guān)性從大型數(shù)據(jù)隊(duì)列中推斷分泌蛋白的信號(hào)活性，并計(jì)算它們與臨床信息的相關(guān)性。輸入的表達(dá)值應(yīng)來自 RNAseq或MicroArray數(shù)據(jù)，并需經(jīng)過log2(x+1) 轉(zhuǎn)換，其中x可以...
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RNAseq數(shù)據(jù)推斷兩種表型之間分泌蛋白活性的變化推斷兩種表型之間 (如處理 vs 對(duì)照、腫瘤 vs 正常、應(yīng)答者 vs 非應(yīng)答者) 分泌蛋白活性的變化。輸入的表達(dá)值應(yīng)來自RNAseq或MicroArray數(shù)據(jù)，需經(jīng)過log...
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評(píng)估CD4+ T細(xì)胞不同狀態(tài)中分泌蛋白的信號(hào)活性從不同細(xì)胞狀態(tài)中推斷分泌蛋白的信號(hào)活性，使用一個(gè)卵巢癌單細(xì)胞RNA測序 (scRNA-seq) 研究作為演示數(shù)據(jù)。利用SecAct評(píng)估CD4+ T細(xì)胞不同狀態(tài)中分泌蛋白的信號(hào)...
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scRNA-seq分泌蛋白介導(dǎo)的細(xì)胞通訊從scRNA-seq數(shù)據(jù)中推斷由分泌蛋白介導(dǎo)的細(xì)胞間通訊。分析需要包含兩種不同條件的scRNA-seq數(shù)據(jù)集。SecAct通過兩條關(guān)鍵標(biāo)準(zhǔn)來識(shí)別條件特異性的細(xì)胞間通訊：1) ...
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